Python 微信爬虫完整实例【单线程与多线程】

Python 微信爬虫完整实例【单线程与多线程】攻略

本文介绍了如何用Python实现微信公众号文章的爬取，并提供了单线程与多线程两种实现方式，以便读者可以根据自己的需求选择适用的方法。

准备工作

在开始爬虫之前，需准备如下软件工具：

• Python 3.x
• Chrome浏览器
• Chromedriver
• requests
• bs4
• lxml
• selenium

单线程爬虫实现

1. 根据微信公众平台要求，需要先通过登录公众平台获取到cookie信息，然后在每次爬取文章时将cookie信息添加到请求头中，以模拟登录状态。代码如下：

import requests

cookie_str = 'cookie信息'

# 将cookie字符串转换为字典格式
cookies = {}
for cookie in cookie_str.split(';'):
    name, value = cookie.strip().split('=', 1)
    cookies[name] = value

# 添加cookie到请求头
headers = {
    'cookie': cookie_str
}

# 发送请求
response = requests.get(url, headers=headers, cookies=cookies)

1. 解析微信公众号文章详情页的HTML页面，获取文章的标题、发布时间、阅读量、点赞量等信息。具体实现可参考以下代码：

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html_str, 'lxml')

# 获取文章标题
title = soup.select_one('#activity-name').get_text().strip()

# 获取文章发布时间
time_element = soup.select_one('.rich_media_meta_list .rich_media_meta_text')
time = time_element.get_text().strip() if time_element else ''

# 获取文章阅读量和点赞量
read_element = soup.select_one('#readNum3')
read_num = read_element.get_text().strip() if read_element else 0
like_element = soup.select_one('#js_name .sg_reply_area .sg_txt2')
like_num = like_element.get_text().strip() if like_element else 0

1. 遍历微信公众号文章列表页，获取每篇文章的URL链接，然后通过上一步的代码，实现对每篇文章标题、发布时间、阅读量、点赞量等信息的爬取。代码如下：

from selenium import webdriver
from bs4 import BeautifulSoup

driver = webdriver.Chrome()
driver.get(url)

# 获取公众号文章列表
article_links = driver.find_elements_by_css_selector('.news_lst_mod li > div > div > a')

# 遍历文章链接
for link in article_links:
    article_url = link.get_attribute('href')

    response = requests.get(article_url, headers=headers, cookies=cookies)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')

    # 解析文章信息
    title = soup.select_one('#activity-name').get_text().strip()

    time_element = soup.select_one('.rich_media_meta_list .rich_media_meta_text')
    time = time_element.get_text().strip() if time_element else ''

    read_element = soup.select_one('#readNum3')
    read_num = read_element.get_text().strip() if read_element else 0

    like_element = soup.select_one('#js_name .sg_reply_area .sg_txt2')
    like_num = like_element.get_text().strip() if like_element else 0

    print(title, time, read_num, like_num)

多线程爬虫实现

在单线程爬虫的基础上，为了提高爬虫的效率，可以使用多线程技术进行优化。下面提供一个基于 Python 内置的 threading 模块实现的多线程爬虫示例：

import threading

class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self, article_url):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.article_url = article_url

    def run(self):
        response = requests.get(self.article_url, headers=headers, cookies=cookies)
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')

        # 解析文章信息
        title = soup.select_one('#activity-name').get_text().strip()

        time_element = soup.select_one('.rich_media_meta_list .rich_media_meta_text')
        time = time_element.get_text().strip() if time_element else ''

        read_element = soup.select_one('#readNum3')
        read_num = read_element.get_text().strip() if read_element else 0

        like_element = soup.select_one('#js_name .sg_reply_area .sg_txt2')
        like_num = like_element.get_text().strip() if like_element else 0

        print(title, time, read_num, like_num)

使用多线程爬虫的步骤如下：

1. 读取文章链接列表；
2. 遍历文章链接列表，使用 MyThread 类创建多个线程：
   python
threads = []
for article_url in article_links:
thread = MyThread(article_url)
threads.append(thread)
3. 启动子线程：
   python
for thread in threads:
thread.start()
4. 调用所有子线程的 join() 方法保证所有子线程获取文章信息的时间一致，以便后续统一处理：
   python
for thread in threads:
thread.join()

总结

本文详细讲解了如何使用Python实现微信公众号文章的爬取，并提供了单线程与多线程两种实现方式，读者可以根据自己的需要，选择合适的实现方式。